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<title cf:type="text"><![CDATA[《控制与决策》编辑部 -->大语言模型赋能的智能优化与调度]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[大模型与智能优化算法集成研究综述]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2025-0121]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[大模型作为人工智能领域的一项突破性进展, 在新一轮全球科技革命和产业变革中发挥着重要作用. 智能优化算法凭借其在降本增效方面的优势, 极大地推动了社会经济的稳步发展, 两者的有机结合有望为应对复杂交叉的科学研究和工程实践注入新鲜血液. 鉴于此, 提出大模型与智能优化算法间相互赋能的综述. 首先, 从定义和分类两个方面介绍大模型和智能优化算法; 然后, 从大模型赋能智能优化算法和智能优化算法赋能大模型两条路线梳理最新研究进展: 前者围绕代理辅助优化、自动优化建模、自动算法设计与生成、自动算法分析与改进、行业应用开展, 后者基于参数优化、提示优化、联合优化进行, 从通用基础和专用应用两个视角擘画两者的发展方向; 最后, 展望大模型与智能优化算法集成的机遇和挑战.]]></description>
<pubDate>2026/3/24 13:10:18</pubDate>
<category><![CDATA[大语言模型赋能的智能优化与调度]]></category>
<author><![CDATA[张浩然，李君，邢立宁，杨若涵，吴健]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2025-0121]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于大语言模型的交互式多目标旅行方案规划器]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2025-0714]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对融合游客个性化偏好、景点实时拥挤度和通勤时间的多目标旅行路线规划问题, 提出一种基于大语言模型(LLM)的交互式旅行方案智能生成规划器. 首先, 建立LLM信息处理模块, 实现用户需求的识别、推理以及结构化转换; 然后, 构建基于随机森林算法的景点客流预测模块, 整合历史客流、天气、节假日等多维因素以实现精确客流预测, 继而借助LLM信息处理模块将预测结果映射为多等级拥挤度; 最后, 构建以并行非支配排序遗传算法(PNSGA-II)为核心的多目标旅行路线规划器, 实现旅行路线的智能规划和全局最优解搜索. 仿真实验结果表明: 相较于其他多目标优化算法, PNSGA-II在多目标路径规划问题中展现出更优的解质量和更高的计算效率; 此外, 与其他规划器生成的方案相比, 所提出规划器在方案效果和生成效率上也均展现出显著优势.]]></description>
<pubDate>2026/3/24 13:10:18</pubDate>
<category><![CDATA[大语言模型赋能的智能优化与调度]]></category>
<author><![CDATA[赵子涵，杨唯一，姚锋，张君哲，何磊]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/2025-0714]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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